Pal Anidipta
メンバー加入日: 2024
ゴールドリーグ
9360 ポイント
総仕上げ: Google Cloud のデータ アナリストになるための準備
Earned 10月 28, 2025 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job
Earned 5月 21, 2024 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング
Earned 3月 25, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 3月 25, 2024 EDT
Google Slides - 日本語版
Earned 3月 25, 2024 EDT
責任ある AI の概要
Earned 1月 23, 2024 EST
大規模言語モデルの概要
Earned 1月 23, 2024 EST
Encoder-Decoder アーキテクチャ
Earned 1月 23, 2024 EST
画像キャプション モデルの作成
Earned 1月 23, 2024 EST
画像生成の概要
Earned 1月 23, 2024 EST
これは、5 つのコースからなる「Google Cloud データ アナリティクス認定証」プログラムの 5 つ目のコースです。このコースでは、コース 1～4 で学んだ基礎知識とスキルを組み合わせて応用することで、データ ライフサイクル全体に焦点を当てたハンズオン キャップストーン プロジェクトに取り組みます。クラウドベースのツールを使用して、データの分析情報を効果的に取得、保存、処理、分析、可視化し、明確に伝えるための実践を行います。このコースの終了までに、プロジェクトを完了し、複数のソースから得られたデータを効果的に構造化して、さまざまな関係者にソリューションを提示し、クラウドベースのソフトウェアを使用してデータ分析情報を可視化する能力を実証します。また、履歴書を更新し、面接の練習を行って、就職活動や面接に備えることができます。
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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.
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あらゆる規模の組織が、事業運営の変革にクラウドの能力と柔軟性を活用しているなかで、 けれども、クラウド リソースを効果的に管理、スケーリングするのは複雑なタスクになる場合があります。 このコースでは、クラウドにおける最新の運用、信頼性、レジリエンスに関する基本的概念と、Google Cloud がこういった取り組みをどのように支援できるのかについて理解を深めます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。
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企業における AI と ML の利用が拡大し続けるなか、責任を持ってそれを構築することの重要性も増しています。多くの企業にとっての課題は、責任ある AI と口で言うのは簡単でも、それを実践するのは難しいということです。このコースは、責任ある AI を組織で運用化する方法を学びたい方に最適です。
このコースでは、Google Cloud が責任ある AI を現在どのように運用化しているかを、ベスト プラクティスや教訓と併せて学び、責任ある AI に対する独自のアプローチを構築するためのフレームワークとして活用できるようにします。
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Google スライドを使用すると、営業用、プロジェクト用、トレーニング モジュール用にプロフェッショナルなプレゼンテーションを作成して提示できます。 Google スライドのプレゼンテーションは、クラウドに安全に保存されます。プレゼンテーションはウェブブラウザで直接作成でき、特別なソフトウェアは必要ありません。
さらに、複数のユーザーが同時に作業することができ、他のユーザーの変更内容をリアルタイムで見ることもできます。変更はすべて自動的に保存されます。このコースでは、Google スライドを開いて空のプレゼンテーションを作成する方法と、テンプレートからプレゼンテーションを作成する方法を学習します。プレゼンテーションのテーマやレイアウトのオプション、コンテンツとスピーカーノートの追加や書式設定の方法について学びます。表、画像、グラフなどを追加してスライドを充実させる方法を学習します。また、スライドの切り替え効果やオブジェクトのアニメーションなどの視覚効果をプレゼンテーションで使用する方法についても学びます。スライドを整理する方法について説明し、スライドの複製と順序付け、既存のスライドのインポート、スライドのコピー、スライドの非表示などのオプションを確認します。プレゼンテーションを他のユーザーと共有する方法のほか、共同編集者の権限、変更履歴、バージョン管理についても学習します。Google スライドには、チームの共同編集を容易にするさまざまな機能が用意されています。チームでの共同編集にコメントとアクション アイテムを活用する方法を学習します。
スライドを提示することが最終的な目標であるため、スライドを他の人にプレゼンテーションする方法や、利用可能なプレゼンテーション ツールについて学習します。
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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、責任ある AI の概要と重要性、および Google が責任ある AI を自社プロダクトにどのように実装しているのかについて説明します。また、Google の AI に関する 7 つの原則についても説明します。
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このコースは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプトのチューニングで LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。独自の生成 AI アプリを開発する際に利用できる Google ツールも紹介します。
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このコースでは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのシーケンス ツー シーケンス タスクに対応する、強力かつ広く使用されている ML アーキテクチャである Encoder-Decoder アーキテクチャの概要を説明します。Encoder-Decoder アーキテクチャの主要なコンポーネントと、これらのモデルをトレーニングして提供する方法について学習します。対応するラボのチュートリアルでは、詩を生成するための Encoder-Decoder アーキテクチャの簡単な実装を、TensorFlow で最初からコーディングします。
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このコースでは、ディープ ラーニングを使用して画像キャプション生成モデルを作成する方法について学習します。エンコーダやデコーダなどの画像キャプション生成モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法を学びます。このコースを修了すると、独自の画像キャプション生成モデルを作成し、それを使用して画像のキャプションを生成できるようになります。
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このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。
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